题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。 ...else { pEnd ++; } } return pData; } 在英语句子中...在上述代码的翻转每个单词阶段，指针pBegin指向单词的第一个字符，而pEnd指向单词的最后一个字符。
如果存在，连字符两侧应当都存在小写字母（"a-b" 是一个有效单词，但 "-ab" 和 "ab-" 不是有效单词）。 至多一个 标点符号。如果存在，标点符号应当位于 token 的 末尾 。...示例 1： 输入：sentence = "cat and dog" 输出：3 解释：句子中的有效单词是 "cat"、"and" 和 "dog" 示例 2： 输入：sentence = "!...输出：0 解释：句子中没有有效单词 "!...stone-game10" 输出：5 解释：句子中的有效单词是 "alice"、"and"、"bob"、"are" 和 "playing" "stone-game10" 不是有效单词，因为它含有数字...输出：6 解释：句子中的有效单词是 "he"、"bought"、"pencils,"、"erasers,"、"and" 和 "pencil-sharpener."
题目 一个 句子 由一些 单词 以及它们之间的单个空格组成，句子的开头和结尾不会有多余空格。 给你一个字符串数组 sentences ，其中 sentences[i] 表示单个 句子 。...请你返回单个句子里 单词的最多数目 。...- 第二个句子 "i think so too" 总共有 4 个单词。 - 第三个句子 "this is great thanks very much" 总共有 6 个单词。...所以，单个句子中有最多单词数的是第三个句子，总共有 6 个单词。...这个例子中，第二个句子和第三个句子（加粗斜体）有相同数目的单词数。
翻转一个句子中的单词 比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 1 /* 2 本程序说明： 3 4 翻转一个句子中的单词...比如输入 this is a test 输出 test a is this 输入foobar 输出foobar 5 6 思路：先翻转整个句子，再针对每一个单词翻转之 7 8 */...index_start=++it; 27 } 28 } 29 reverse(index_start,sentence.end());//翻转最后一个单词
本次的练习是：如下图1所示，在单元格A1中有一段英文文本，其中可能包含标点符号或不包含标点符号，在单元格B1中输入一个公式，识别文本中包含五个元音字母的单词，统计出这些单词的个数。 ?...图1 注意，统计的单词应满足： 1. 单词中包含全部五个元音字母 2. 这五个元音字母在单词中从左至右出现的顺序是a、e、i、o、u 3....这五个元音字母在单词中只出现一次 在图1中，红色字体的单词满足条件，而黑色斜体的单词虽然包含全部的五个元音字母但由于顺序不符合要求，因此不满足条件。 先不看答案，自已动手试一试。...数组中，有些单词包含了标点符号，但并不影响最终的结果。...有9个结果满足，但只满足单词中出现五个元音字母一次而不满足其按"a","e","i","o","u"的顺序出现。
题目 「句子」是一个用空格分隔单词的字符串。给你一个满足下述格式的句子 text : 句子的首字母大写 text 中的每个单词都用单个空格分隔。...请你重新排列 text 中的单词，使所有单词按其长度的升序排列。 如果两个单词的长度相同，则保留其在原句子中的相对顺序。 请同样按上述格式返回新的句子。...示例 1： 输入：text = "Leetcode is cool" 输出："Is cool leetcode" 解释：句子中共有 3 个单词，长度为 8 的 "Leetcode" ， 长度为 2 的...输出需要按单词的长度升序排列，新句子中的第一个单词首字母需要大写。..."keep" 4 个字母，因为存在长度相同的其他单词， 所以它们之间需要保留在原句子中的相对顺序。 "calm" 4 个字母。 "code" 4 个字母。
题目：输入一个英文句子，翻转句子中单词的顺序，但单词内字符的顺序不变。句子中单词以空格符隔开。为简单起见，标点符号和普通字母一样处理。 例如输入“I am a student.”...由于本题需要翻转句子，我们先颠倒句子中的所有字符。这时，不但翻转了句子中单词的顺序，而且单词内字符也被翻转了。我们再颠倒每个单词内的字符。...由于单词内的字符被翻转两次，因此顺序仍然和输入时的顺序保持一致。 还是以上面的输入为例子。...翻转“I am a student.”中所有字符得到“.tneduts a ma I”，再翻转每个单词中字符的顺序得到“students. a am I”，正是符合要求的输出。
句子中的有效单词数 如果一个单词是有效单词它需要满足"[a-z]-[a-z]"这样的格式，由小写字母组成、至多在中间有一个连字符、至多有一个'.,!'在末尾、单词间用' '分开。...: 至多出现一次(str); ^(str): 以(str)开头; (str)$: 以(str)结尾; [str]: 出现str中的某个字符; [a - z]: a - z中的任意一个字符 import...则表明该单词无效；再来看遇到连字符的情况，如果连字符已经出现过（flag=True）或者连字符出现在开头或末尾处，又或者连字符连接的左/右端不止有小写字母，以上的所有情况均构不成有效单词。...将上述判断的结果用bool值返回，并统计为True即1的个数，就是最终结果有效单词数。
或者":-("可以带有情感，应该被视为单词。在本教程中，为简单起见，我们完全删除了标点符号，但这是你可以自己玩的东西。...与之相似，在本教程中我们将删除数字，但还有其他方法可以处理它们，这些方法同样有意义。例如，我们可以将它们视为单词，或者使用占位符字符串（例如"NUM"）替换它们。...词袋模型从所有文档中学习词汇表，然后通过计算每个单词出现的次数对每个文档进行建模。..., cat, sat, on, hat, dog, ate, and } 为了得到我们的词袋，我们计算每个单词出现在每个句子中的次数。...现在词袋模型已经训练好了，让我们来看看词汇表： # 看看词汇表中的单词 vocab = vectorizer.get_feature_names() print vocab 如果你有兴趣，还可以打印词汇表中每个单词的计数
问题描述：将一句话的单词进行倒置，标点不倒置。比如 I like beijing....import re t = re.split('\s+', s.strip()) return ' '.join(reversed(t)) def rev5(s): '''字符串整体逆序，分隔，再各单词逆序
生成型机器人可以生成回答，但并不总是用一组答案中的一个来回答。这使他们更聪明，因为他们从查询中逐字提取并生成答案。 ?...句子分词器可用于查找句子列表，单词分词器可用于查找字符串形式的单词列表。 NLTK数据包包括一个用于英语的预训练Punkt分词器。 去除噪声，即所有不是标准数字或字母的东西。 删除停止词。...有时，一些在帮助选择符合用户需要的文档方面似乎没有什么价值的常见单词被完全排除在词汇表之外。这些单词叫做停止词。...单词袋 在初始预处理阶段之后，我们需要将文本转换为有意义的数字向量(或数组)。单词袋是描述文档中单词出现情况的文本表示。它包括两个东西: •一个已知词汇表。 •一个对已知词存在的量度。...读入数据 我们将阅读corpus.txt文件，并将整个语料库转换为句子列表和单词列表，以便进行进一步的预处理。
文件的单词构成词汇表（vocabulary）。词库模型用文集的词汇表中每个单词的特征向量表示每个文档。我们的文集有8个单词，那么每个文档就是由一个包含8位元素的向量构成。...用一个词典（dictionary）来表示词汇表与特征向量索引的对应关系。 在大多数词库模型中，特征向量的每一个元素是用二进制数表示单词是否在文档中。...例如，第一个文档的第一个词是UNC，词汇表的第一个单词是UNC，因此特征向量的第一个元素就是1。词汇表的最后一个单词是game。第一个文档没有这个词，那么特征向量的最后一个元素就是0。...词汇表里面有10个单词，但a不在词汇表里面，是因为a的长度不符合CountVectorizer类的要求。 对比文档的特征向量，会发现前两个文档相比第三个文档更相似。...停用词过滤 特征向量降维的一个基本方法是单词全部转换成小写。这是因为单词的大小写一般不会影响意思。而首字母大写的单词一般只是在句子的开头，而词库模型并不在乎单词的位置和语法。
在基于规则的方法中，机器人根据训练的一些规则来回答问题。定义的规则可以非常简单，也可以非常复杂。机器人可以处理简单的查询，但很难管理复杂的查询。...句子标记器（Sentence tokenizer）可用于查找句子列表，单词标记器（Word tokenizer）可用于查找字符串中的单词列表。 NLTK数据包包括一个预训练的英语Punkt标记器。...有时，一些极为常见的单词在帮助选择符合用户需求的文档时没什么价值，所以被排除在词汇表之外。这些词被称为停止词（stop words）。...词袋（Bag of Words）是描述文档中单词出现的文本表示形式。它包括： 已知单词的词汇表。 已知单词存在的度量。 为什么它被称为单词的“ 袋”？...现在，我们用NLTK中编写了我们的第一个聊天机器人。现在，让我们看看它如何与人类互动： ? 这并不算太糟糕。即使聊天机器人无法对某些问题给出满意的答案，但其他人的表现还不错。
文件的单词构成词汇表（vocabulary）。词库模型用文集的词汇表中每个单词的特征向量表示每个文档。文集有8个单词，那么每个文档就是由一个包含8位元素的向量构成。...用一个词典（dictionary）来表示词汇表与特征向量索引的对应关系。 在大多数词库模型中，特征向量的每一个元素是用二进制数表示单词是否在文档中。...例如，第一个文档的第一个词是UNC，词汇表的第一个单词是UNC，因此特征向量的第一个元素就是1。词汇表的最后一个单词是game。第一个文档没有这个词，那么特征向量的最后一个元素就是0。...词汇表里面有10个单词，但a不在词汇表里面，是因为a的长度不符合CountVectorizer类的要求。 对比文档的特征向量，会发现前两个文档相比第三个文档更相似。...停用词过滤 特征向量降维的一个基本方法是单词全部转换成小写。这是因为单词的大小写一般不会影响意思。而首字母大写的单词一般只是在句子的开头，而词库模型并不在乎单词的位置和语法。
而在开始的时候，我们一般使用NLTK中提供的语料进行练习；NLTK不仅提供文本处理的工具，而且提供了一些文本材料。...在我们已经下载的\nltk-3.2.1\nltk文件夹中，有一个book.py的模块。...在Python命令窗口使用“from nltk.book import *”命令，可以导入该模块提供的文本；包括9本名著和9个句子。...如下所示： 从结果中我们可以看到，9本名著的名字分别是text1~text9，9个句子的名字分别是sent1~sent9。在操作命令中，我们将使用这些名字来指代相应的文本，以对其进行处理。...这样，使用如下代码，就可得到一个文本所用的词汇表了（以text2，《理智与情感》为例；词汇表中包含除字母单词外的其他符号）： 将以上三种函数配合使用，可以开发出更多考查文本属性的函数。
NLTK也很容易上手，实际上，它是最简单的自然语言处理(NLP)库。 在这个NLP教程中，我们将使用Python NLTK库。...可以通过调用NLTK中的FreqDist()方法实现: 如果搜索输出结果，可以发现最常见的token是PHP。 您可以调用plot函数做出频率分布图: 这上面这些单词。...你可以将段落tokenize成句子，将句子tokenize成单个词，NLTK分别提供了句子tokenizer和单词tokenizer。...单词变体还原返回一个真实的单词，即使它不是同一个单词，也是同义词，但至少它是一个真实存在的单词。 如果你只关心速度，不在意准确度，这时你可以选用词干提取。...在此NLP教程中讨论的所有步骤都只是文本预处理。在以后的文章中，将会使用Python NLTK来实现文本分析。 我已经尽量使文章通俗易懂。希望能对你有所帮助。
Remove Stop Words 的方法有很多，Stanford NLP 组有一个工具就能够办到，Python 中也有 nltk 库来做一些常见的预处理，这里就以 nltk 为例来记录去除停用词的操作...： 首先我们导入 nltk.corpus 中的 stopwords 对象，选取 english 的 stopwords，生成一个 set from nltk.corpus import stopwords...如果不在就保留下来，最后通过 " ".join(list) 将非停用词的列表生成一个字符串，这个 .join 非常有意思；同样，为了统计去掉停用词之后的平均句子长度，在代码中我们每次都计算一下每个句子的长度...7 个不一样的单词，我们按照出现的顺序来编号： I：1 am: 2 a: 3 student: 4 You: 5 are: 6 too: 7 那么两个句子就会对应的被转换为： [1 2 3 4] 和...0.016215 -0.017099 -0.38984 0.87424 -0.72569 -0.51058 -0.52028 -0.1459 0.8278 0.27062 那么我们先需要构建一个 vocab 词汇表表存放所有的单词
词袋 在词袋特征中，文本文档被转换成向量。（向量只是 n 个数字的集合。）向量包含词汇表中每个单词可能出现的数目。...如果单词"aardvark"在文档中出现三次，则该特征向量在与该单词对应的位置上的计数为 3。 如果词汇表中的单词没有出现在文档中，则计数为零。...如果词汇表中有 n 个单词，则文档将成为n维空间中的一个点。 很难想象二维或三维以外的任何物体的几何形状，所以我们必须使用我们的想象力。...“议院”这个词经常出现在加拿大议会辩论的Hansard语料库中的“众议院”一词中，这是一种用于统计机器翻译的流行数据集，因为它包含所有文档的英文和法文版本。这些词在普通语言中有意义，但不在语料库中。...尽管其他语言的努力正在进行，但大多数词干工具专注于英语。 以下是通过 NLTK Python 包运行 Porter stemmer 的示例。
具体的，本文按照单词-》句子-》文本做顺序展开，并介绍各个层面的任务及对应技术。本节上半部分的分词、命名实体识别、词向量等等可以视为NLP基础的任务。...ham_msg_cloud, interpolation='bilinear') plt.axis('off') # turn off axis plt.show() 2.2 词性标注（系列标注任务） 词性标注是对句子中的成分做简单分析...One-hot编码：最简单的表示方法某过于onehot表示，每个单词是否出现就用一位数单独展示。进一步，句子的表示也就是累加每个单词的onehot，也就是常说的句子的词袋模型（bow）表示。...2.6 相似度算法（句子关系的任务） 自然语言处理任务中，我们经常需要判断两篇文档的相似程度（句子关系），比如检索系统输出最相关的文本，推荐系统推荐相似的文章。...，当维度dim足够大才能表达好这N规模的词汇表的含义。
然而，尽管Duolingo使人们能够学习一种新的语言，但使用者在学习过程中缺少与人交流的机会，因此，他们的团队通过在其应用程序中构建一个本地聊天机器人来解决这个问题，以帮助用户学习会话技能和实践他们所学到的东西...· 标记化：标记化只是用来描述将普通文本字符串转换为标记列表的过程，即我们实际需要的单词。句子标记器可用于查找句子列表，而Word标记器可用于查找字符串中的单词列表。...NLTK数据包括一个经过预先训练的Punkt英语标记器。 在初始预处理阶段之后，我们需要将文本转换为有意义的数字向量。单词袋描述文档中单词的出现的文本表示，它涉及两件事： *已知单词的词汇表。...这是因为有关文档中单词的顺序或结构的任何信息都会被丢弃，并且模型只涉及已知单词是否发生在文档中，而不是在文档中发生的位置。...读取数据 我们将在corpu.txt文件中阅读，并将整个语料库转换为句子列表和单词列表，以便进行进一步的预处理。
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